Mitigating threats of business email compromise (BEC) attacks on small and medium-sized enterprises (SMEs)
Küçük ve orta ölçekli işletmelere (KOBİ'ler) yönelik ticari e-posta güvenliği (BEC) saldırılarına ilişkin tehditlerin azaltılması
- Tez No: 935935
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİM JİBRİN DANBATTA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ticari E-posta Güvenliği (BEC) saldırıları, Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler (KOBİ'ler) için önemli bir tehdit olarak ortaya çıktı ve ciddi finansal ve operasyonel riskler oluşturdu. Bu tez, KOBİ'lere yönelik BEC saldırılarının tehditlerini azaltmak için kapsamlı stratejiler araştırmayı ve geliştirmeyi amaçlamaktadır. Kimlik avı, sosyal mühendislik ve siber suçlular tarafından yaygın olarak kullanılan kimliğe bürünme taktikleri de dahil olmak üzere çeşitli saldırı vektörlerinin kapsamlı bir analizini yaptık. Araştırmamız, BEC girişimlerini tanımlamak ve tahmin etmek için Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Naive Bayes dahil olmak üzere birden fazla makine öğrenimi sınıflandırıcısını kullanır. Naive Bayes sınıflandırıcısı %97,99'luk bir doğruluğa ulaşırken, SVM sınıflandırıcısı %100'lük mükemmel bir doğruluğa ulaşarak sahte e-postaları tespit etmedeki etkinliğini ortaya koydu. Diğer çalışmalarla yapılan karşılaştırmalı analiz, modellerimizin sıkı veri ön işleme ve sağlam model eğitimine atfedilen üstün performansını ortaya koydu.
Özet (Çeviri)
Business Email Compromise (BEC) attacks have emerged as a significant threat to Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs), posing severe financial and operational risks. This thesis aims to explore and develop comprehensive strategies to mitigate the threats of BEC attacks on SMEs. We conducted a thorough analysis of various attack vectors, including phishing, social engineering, and impersonation tactics commonly used by cybercriminals. Our research employs multiple machines learning classifiers, including Logistic Regression, Support Vector Machines (SVM), and Naive Bayes, to identify and predict BEC attempts. The Naive Bayes classifier achieved an accuracy of 97.99%, while the SVM classifier reached a perfect accuracy of 100%, showcasing their effectiveness in detecting fraudulent emails. Comparative analysis with other studies demonstrated our models' superior performance, attributed to rigorous data preprocessing and robust model training.
Benzer Tezler
- Ekseni salınım eksenine paralel olarak salınım yapan dairesel kesitli borularda ısı transferinin deneysel olarak incelenmesi
Başlık çevirisi yok
HASAN GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TEOMAN AYHAN
- Ağaçişleri-mobilya endüstrisinde seri üretim hatlarının oluşturulmasına ilişkin araştırmalar
Başlık çevirisi yok
İBRAHİM BAYKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Ağaç İşleriHacettepe ÜniversitesiAğaç İşleri Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIFAT İLHAN
- Türk milli eğitim sisteminde ödül kavramı ve yılın öğretmeni ödülü
Başlık çevirisi yok
ESERGÜL BALCI
Doktora
Türkçe
1988
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Yönetimi, Teftişi, Planlaması ve Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN AKHUN
- Tanıtım kampanyalarında afiş tasarımının yeri ve önemi afiş tasarımları
Başlık çevirisi yok
OĞUZ USTA
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Güzel SanatlarHacettepe ÜniversitesiUygulamalı Sanatlar Ana Bilim Dalı
DOÇ. HÜSEYİN BİLGİN
- Spor pazarlaması: Sporun topluma yaygınlaştırılmasında pazarlama tekniklerinden yararlanma
Sport marketing: Utilization of the marketing techniques in making the sport activities available to the general public
MUSTAFA ZAHİT SERARSLAN
